Napovedovanje trenda cen delnic na podlagi sporočil za javnostLukšič, Nal (Avtor) Hovelja, Tomaž (Mentor) odločitveno drevonaključni gozdnapovedovanje cen delnicstrojno učenjeklasifikacijaV magistrskem delu se ukvarjamo s problematiko napovedovanja trenda cen delnic podjetij iz farmacevtskega sektorja. Cilj raziskave je izdelati kakovosten napovedni model, ki bi glede na vhodne spremenljivke z visoko natančnostjo napovedal, ali bo cena padla ali narasla. S tem si želimo doseči višje donose investicije od že obstoječih modelov. Glavni parameter, na katerem temelji napovedni model so objave podjetij na straneh sporočil za javnost. Te smo uporabili zaradi velikega vpliva na nihanje cen. Poleg objav dogodkov v delu uporabimo še momentum cene pred in po objavi dogodka ter trend iskanosti podjetja v spletnem iskalniku Google. S pomočjo vhodnih parametrov nato na osnovi naključnih gozdov zgradimo napovedni model. Končni rezultati kažejo, da predlagani sistem dosega do 85,2% točnost napovedovanja primerov, ko cena zraste. V primeru investicije 1000 evrov bi s pomočjo napovednega modela v roku 34 mesecev ustvarili 490-odstotni donos, oziroma 4928 evrov dobička.20222022-01-13 14:40:01Magistrsko delo/naloga134409sl